Тренды
Ruby on Rails — пишите тесты, как профессионал
Узнаем на простых и эффективных примерах, как пишутся оптимизированные, быстрые и точные тесты. Хорошие тесты против плохих: как сокращается дублирование, поддерживается четкая структурированность, соблюдается принцип DRY.
Разное
Как создать бессерверную форму для бессерверного сайта
Научимся создавать бессерверный бэкенд для приема входящих данных формы и отправки электронного письма с этими данными.
Тренды
3 способа мониторинга изменений лог-файлов в Java
Научимся отслеживать изменения файлов тремя разными способами: запланированная задача + File.lastModified, WatchService и Apache Commons-IO.
Web-разработка
Как уменьшить размер компонента React: 3 профессиональных приема
Одними из основополагающих элементов в React являются компоненты. Поэтому для разработчика очень важна оптимизация их размера. Рассмотрим, как это можно сделать.
Тренды
Создание приложения на Python для систематизации фото по геолокации и дате
Накопилось множество папок с фотографиями из путешествий? Наведем в них порядок, создав приложение на Python для сортировки изображений по геолокации и дате.
Разное
Как обнаружить дублирование кода в проекте
Обнаружение повторяющегося кода - необходимая часть качественного проектирования. Пренебрежение ею чревато снижением читабельности проекта и усложнением его обслуживания. Ознакомьтесь с несколькими способами обнаружения и удаления дублирующегося кода.
Разное
Яндекс опубликовал календарь дней быстрого найма
Яндекс объединил все мероприятия по быстрому найму в одном календаре. Сейчас в нём доступны три типа событий, которые позволят устроиться в компанию за несколько...
Наука о данных
GraphSAGE: как масштабировать графовые нейронные сети до миллиардов соединений
GraphSAGE - это алгоритм обучения с индуктивным представлением, который применяется для работы с графами. Посмотрим, как он работает, и сравним его с аналогичными инструментами, чтобы выявить преимущества и недостатки.
Случайная статья
Обработка ошибок API в веб-приложении, используя Axios
Когда вы делаете вызов к бэкенд API с axios, вы должны рассмотреть, что делать с блоком .catch() вашего промиса. Теперь...
Проектирование и развертывание Python-приложения для машинного обучения. Часть 2
Не нужно быть Атлантом, чтобы перенести модель в облако. Нужно лишь усвоить ключевые концепции проектирования Python-приложения для машинного обучения. Предлагаем рассмотреть их на высоком и низком уровнях, чтобы принять оптимальные решения для сбалансирования нагрузки и устранения узких мест при развертывании.
Kubernetes избавляется от Docker
Как многие уже знают, Kubernetes с версии v1.20 прекращает использование Docker в качестве среды выполнения. Выбор сделан в пользу...
Популярные статьи
Как настроить Visual Studio Code для C, C++, Java, Python
Visual Studio Code — популярный редактор кода, бесплатный и с открытым исходным...
Как написать красивый и информативный README.md
Многие программисты лихо управляются с кодом и знают мельчайшие...
Долгожданные инструкции Switch-Case в Python
Python 3.10 обрел немало интересных возможностей, одна из которых...